基于ls算法mimo-ofdm系统mse matlab

时间: 2023-05-14 07:03:35 浏览: 30
MIMO OFDM系统是一种利用多个天线和正交频分复用技术进行无线通信的系统,能够提高无线信号传输效率,降低误码率。在MIMO OFDM系统中,如何评估信道质量是十分重要的问题。 LS算法是一种常见的信道估计方法,它通过寻找使得估计值和实际值之差的平方和最小的估计值来实现信道估计。在MIMO OFDM系统中,LS算法通常用于估计多个接收天线上的信道矩阵,以改善接收信号的质量和稳定性。 在使用MSE作为评估指标时,我们可以使用MATLAB进行计算和分析。MSE(均方误差)是指估计值与真实值之差的平方和除以观测值总数的平均值,它能够有效地反映估计值与真实值之间的差距程度。 根据LS算法和MSE指标,我们可以通过MATLAB实现MIMO OFDM系统的信道估计和性能评估,以优化系统性能。同时,我们还可以通过模拟不同的信道条件和参数变化,进一步优化系统设计和性能。
相关问题

mimo-ofdm系统的matlab仿真

### 回答1: MIMO-OFDM系统的MATLAB仿真可以通过以下步骤实现: 1. 确定系统参数:包括发送和接收天线数量,调制方式,子载波数量等等。 2. 生成信道矩阵:可以通过随机生成复数矩阵来模拟多天线系统的信道矩阵。 3. 生成调制符号:通过将数据映射到调制符号来产生待发送的数据。 4. OFDM调制:通过将数据符号映射到子载波上来实现OFDM调制。 5. MIMO处理:将OFDM调制的符号通过信道矩阵进行MIMO处理。 6. 添加噪声:在接收端添加高斯噪声。 7. 解调:解调OFDM符号并将其映射回数据符号。 8. 计算误码率:将解调的数据符号与发送的数据进行比较以计算误码率。 以上是实现MIMO-OFDM系统的MATLAB仿真的基本步骤。需要根据具体情况进行参数调整和代码实现。 ### 回答2: MIMO-OFDM系统是一种利用多输入多输出和正交频分复用等技术来提高无线通信效果的系统。通过使用MIMO的技术,可以在同一时间和频率上传输多个数据流,从而增加传输速度和容量;而OFDM则可以将高速数据流分为多个子载波进行传输,从而提高频谱利用率和系统鲁棒性。 在进行MIMO-OFDM系统的matlab仿真时,需要进行以下步骤: 1. 构建仿真模型:首先需要构建系统的传输模型,包括信道模型、编码和调制方案等。可以使用Matlab中的Simulink软件来建立模型。在建立模型时,需要考虑信道噪声、多径传播和频率偏移等影响因素。 2. 生成随机数据:为了进行仿真,还需要生成随机的数据发送到系统中进行仿真。可以使用Matlab中的随机数发生器来生成符合要求的随机数据。 3. 进行信号传输和接收:在开始仿真前,需要设置好发送和接收节点的参数和初始状态。在仿真过程中,发送节点会将数据通过MIMO和OFDM技术进行编码和调制,然后通过无线信道传输到接收节点。接收节点则会对接收信号进行解调和译码操作,并将结果与发送的数据进行比较,得到系统的性能指标。 4. 分析仿真结果:仿真结束后,需要对仿真结果进行分析,得到系统的误码率、传输速率等性能指标,并对系统的改进进行探讨。 总之,MIMO-OFDM系统的matlab仿真需要进行系统建模、数据生成、信号传输与接收、结果分析等多个步骤,需要注意各个参数的设置和影响因素的考虑,才能得到准确的仿真结果。 ### 回答3: MIMO (Multiple Input Multiple Output) OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统是一种多天线技术,可以有效地提高通信系统的吞吐量和可靠性。在MIMO OFDM系统中,多个天线在同一时间传输多个子载波。这种技术可以最大化利用信道容量,提高数据传输的速率和可靠性。 MATLAB是一种用于数学计算和数据可视化的强大工具,同时也是一种用于通信系统仿真的流行软件。在MIMO OFDM系统的仿真中,MATLAB是一种常用的工具。通过在MATLAB中进行MIMO OFDM系统的仿真,则可以得到系统的模拟效果和性能表现。 在进行MIMO OFDM系统的MATLAB仿真之前,首先需要确定仿真的模型和参数设置,包括天线的数量、子载波的数量、信噪比等。然后,在MATLAB中编写代码,进行信道估计、调制、解调等相关操作。在仿真模拟过程中,可以通过分析误码率、信噪比、码率等性能参数,评估MIMO OFDM系统的性能和效果。 MIMO OFDM系统的MATLAB仿真能够帮助工程师和技术人员评估不同的参数设置对系统的性能影响,优化系统性能,提高系统的可靠性和吞吐量。同时,MATLAB仿真还可以帮助检测和解决通信系统中可能出现的问题和故障,从而提高整个通信系统的运行效率,提高用户的满意度和体验。

siso-ofdm,mimo-ofdm系统matlab仿真

SISO-OFDM和MIMO-OFDM是一种基于正交频分复用(OFDM)技术的多天线通信系统,SISO-OFDM指单输入单输出,MIMO-OFDM指多输入多输出。在SISO-OFDM系统中,只有一个传输天线和一个接收天线,而在MIMO-OFDM系统中,有多个传输天线和多个接收天线,通过多路传输将信号发送到接收端,可以提高系统的传输速率和可靠性。 使用MATLAB对SISO-OFDM和MIMO-OFDM进行仿真,可以对系统进行性能评估和优化。首先,需要建立传输和接收模型,并确定信道模型和调制方式。接下来,可以使用MATLAB编写仿真程序,设置参数并运行仿真,获得系统的误码率,频谱效率和传输速率等性能参数。 通过仿真模拟,可以优化系统参数,如子载波数、保护间隔、调制方式和码率等,以达到更好的性能。同时,可以模拟不同的信道环境,如AWGN信道、多径衰落信道等,评估系统在不同环境下的性能表现。此外,还可以通过比较SISO-OFDM和MIMO-OFDM系统的性能差异,确定MIMO天线系统的优势。 总之,通过MATLAB对SISO-OFDM和MIMO-OFDM进行仿真可以进行系统分析、参数优化和性能评估。这对于提高OFDM系统的性能和应用具有重要的意义。

相关推荐

以下是一个简单的MIMO-OFDM系统的MATLAB代码示例: matlab % 定义参数 numTx = 2; % 发射天线数 numRx = 2; % 接收天线数 numSubcarriers = 64; % 子载波数 numSymbols = 10; % 符号数 snr = 20; % 信噪比 % 生成随机数据 data = randi([0 1], numTx*numSubcarriers*numSymbols, 1); % 将数据重塑为矩阵形式 dataMatrix = reshape(data, numTx*numSubcarriers, numSymbols); % 对数据进行调制 modData = qammod(data, 16); % 将调制后的数据重塑为矩阵形式 modDataMatrix = reshape(modData, numTx*numSubcarriers, numSymbols); % 生成OFDM符号 ofdmSymbols = ifft(modDataMatrix); % 生成MIMO信道 channel = randn(numRx, numTx); % 在每个天线上发送OFDM符号并添加AWGN噪声 rxSignal = zeros(numRx, numSubcarriers, numSymbols); for symbolIdx = 1:numSymbols for txIdx = 1:numTx txSignal = ofdmSymbols((txIdx-1)*numSubcarriers+1:txIdx*numSubcarriers, symbolIdx); rxSignal(:,:,symbolIdx) = rxSignal(:,:,symbolIdx) + channel(:,txIdx)*txSignal.'; end rxSignal(:,:,symbolIdx) = awgn(rxSignal(:,:,symbolIdx), snr, 'measured'); end % 将接收信号转化为矩阵形式 rxSignalMatrix = reshape(rxSignal, numRx*numSubcarriers, numSymbols); % 对接收信号进行FFT fftSymbols = fft(rxSignalMatrix); % 对接收信号进行解调 demodData = qamdemod(fftSymbols(:), 16); % 计算误码率 ber = sum(data~=demodData)/length(data); 此代码生成了一个简单的2x2 MIMO-OFDM系统,并计算了信道中的误码率。注意,这只是一个基本示例,可以根据需要进行修改或扩展。
MIMO-OFDM无线通信技术是一种广泛应用于无线通信领域的技术,它采用了多个天线和正交频分复用技术,可以提高信号传输速度和可靠性,同时也可以实现多用户同时通信。MIMO-OFDM技术的实现需要使用复杂的算法和开发工具,其中MATLAB是一款非常常用的工具,它可以非常方便地实现MIMO-OFDM技术。 MATLAB可以通过下载相应的工具箱来支持MIMO-OFDM技术的实现,比如Communications Toolbox和Signal Processing Toolbox等。用户可以使用这些工具箱来设计和测试MIMO-OFDM系统,包括信道和调制等方面的参数。同时,MATLAB还提供了丰富的函数库和示例代码,可以帮助用户更加快速地实现MIMO-OFDM技术。 为了实现MIMO-OFDM技术,用户需要先了解相关的理论知识,包括多天线技术、OFDM技术、调制和编码等基础知识。接着,可以使用MATLAB来进行仿真和设计,包括信道建模、编解码、调制和解调等过程。最后,用户可以使用实际硬件设备来验证MIMO-OFDM系统的性能和可靠性。 总之,MIMO-OFDM技术是一种非常重要的无线通信技术,它可以帮助提高信号传输速度和可靠性,同时也能够实现多用户同时通信。而MATLAB可以帮助用户实现MIMO-OFDM系统的设计和仿真,包括信道建模、调制和解调等方面的参数。如果您需要了解更多关于MIMO-OFDM技术和MATLAB实现的内容,可以参考相关的书籍和教程。
### 回答1: 《mimo-ofdm无线通信技术及matlab实现》是一本介绍多输入多输出正交频分复用无线通信技术及其在Matlab环境下的实现的图书。在当今移动通信领域,MIMO-OFDM技术已经成为了主流的通信技术之一。 该书首先详细介绍了MIMO-OFDM技术的基本原理和系统结构。MIMO技术利用多个天线进行数据传输和接收,通过在信号路径上引入空间自由度,提高了系统的信号传输容量。OFDM技术则通过将高速数据流分解成多个低速子流,并利用正交的载波进行传输,提高了系统的抗干扰和传输效率。 书中还详细介绍了MIMO-OFDM技术在无线通信中的应用。例如在无线局域网(WiFi)和长期演进(LTE)系统中的应用,并通过实例给出了具体的系统设计和性能评估方法。 同时,该书还着重介绍了如何使用Matlab软件对MIMO-OFDM系统进行建模和仿真。Matlab作为一种功能强大的科学计算软件,能够提供丰富的工具和函数来实现MIMO-OFDM系统的仿真和性能评估。读者通过学习书中提供的实例和指导,可以掌握使用Matlab进行MIMO-OFDM系统建模和仿真的方法。 总之,《mimo-ofdm无线通信技术及matlab实现》是一本系统介绍MIMO-OFDM技术原理、应用和Matlab实现方法的图书。对于从事无线通信领域研究和工程实践的读者来说,这本书具有很高的参考价值,并且可以帮助他们深入理解和应用MIMO-OFDM技术。 ### 回答2: 《MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现》是一本介绍多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)无线通信技术的书籍。MIMO-OFDM是一种高效的无线通信技术,它可以在有限的频谱资源下提供更快的数据传输速率和更好的暗信道容量。 书中首先介绍了MIMO-OFDM的基本概念和原理,包括多个天线的发射和接收,正交频分复用以及如何利用空间和频率资源来提高信道容量。然后,书中详细介绍了MIMO-OFDM系统的建模和性能分析方法。读者可以学习如何使用MATLAB软件来实现MIMO-OFDM系统的仿真和性能评估,例如通过改变天线配置、调制方式和编码方案来分析系统性能。 此外,书中还介绍了MIMO-OFDM系统的多种技术和应用,如空时编码、信道估计和均衡、调制和解调等。读者可以深入了解这些技术的原理和实现方法,并且通过MATLAB仿真来验证和比较不同技术的性能。 总体而言,《MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现》是一本系统和全面的介绍MIMO-OFDM无线通信技术的书籍,它不仅提供了理论知识,还通过MATLAB的实现演示了这些理论的应用。读者可以通过研读本书,更好地理解和应用MIMO-OFDM技术,在无线通信领域取得更好的研究成果。
### 回答1: 《mimo-ofdm无线通信技术及其matlab实现.pdf》是一本介绍MIMO-OFDM无线通信技术及其在MATLAB中实现的书籍。 MIMO-OFDM是一种无线通信技术,它结合了MIMO(多输入多输出)和OFDM(正交频分复用)两种技术,可以提高无线通信系统的传输速率和信号质量。MIMO技术利用多个天线对无线信号进行发送和接收,可以增加系统的容量和抵抗信道衰落带来的干扰。而OFDM技术将信号分成多个频域上正交的子载波进行传输,可以降低信号受多径传播引起的频域失真。 《mimo-ofdm无线通信技术及其matlab实现.pdf》介绍了MIMO-OFDM技术的基本原理和算法。书中首先对MIMO和OFDM技术进行了介绍,包括其工作原理、优点和在无线通信系统中的应用。然后详细介绍了MIMO-OFDM系统的各个模块,涵盖了信道估计、功率分配、调制解调等方面的内容。同时,书中还提供了使用MATLAB进行MIMO-OFDM系统仿真的代码和实例,读者可以通过实践来加深对这一技术的理解和掌握。 总体而言,《mimo-ofdm无线通信技术及其matlab实现.pdf》是一本系统全面介绍了MIMO-OFDM无线通信技术的专业书籍,不仅具有理论性,还提供了MATLAB实现的实践操作,对于研究和从事无线通信领域的人员来说具有很高的参考价值。 ### 回答2: "MIMO-OFDM无线通信技术及其MATLAB实现.pdf"是一本介绍MIMO-OFDM无线通信技术及其在MATLAB中实现的相关文档。 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,多输入多输出)-OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分复用)是一种先进的无线通信技术。MIMO技术通过同时使用多个天线来传输和接收信号,从而提高了无线信号传输的可靠性和速率。OFDM技术将高速数据流划分为多个子载波进行传输,通过合理分配子载波和调节子载波间的正交性,提高了频谱利用效率。MIMO-OFDM技术的结合使得无线通信系统具有更高的容量和更好的抗干扰性能,适用于4G和5G等高速无线通信网络。 该文档通过MATLAB软件对MIMO-OFDM通信系统进行了实现和模拟。MATLAB是一种强大的数学计算和模拟工具,通过MATLAB的仿真模型,可以模拟和分析MIMO-OFDM通信系统在不同参数下的性能表现。该文档介绍了MIMO-OFDM系统的基础理论知识,并给出了MATLAB的相关程序代码和仿真结果。读者可以通过学习和实践这些示例,进一步理解MIMO-OFDM技术的原理和应用,并且了解如何使用MATLAB进行系统仿真和性能评估。 "MIMO-OFDM无线通信技术及其MATLAB实现.pdf"是一本具有实用价值的技术文献,对于研究和学习MIMO-OFDM无线通信技术的人士来说,具有一定的参考价值。通过掌握MIMO-OFDM的基础概念和MATLAB的仿真方法,读者可以更好地应用和优化无线通信系统,并为未来的通信技术发展做出贡献。
CSDN MIMO-OFDM Matlab仿真是基于CSDN、MIMO和OFDM等概念的一种仿真方法,主要利用Matlab软件进行实现。MIMO是多输入多输出的缩写,是一种通信技术,它利用多个天线进行信号传输和接收,以提高传输速率和系统容量。OFDM是正交频分复用的缩写,是一种调制技术,将高速数据流分成多个低速子载波同时传输,以提高传输效率。 在进行CSDN MIMO-OFDM Matlab仿真时,首先需要设计模拟的通信系统结构。通常,这意味着选择合适的天线数量、子载波数量、信道模型以及相关参数。接着,需要生成模拟数据,来模拟真实的通信场景。可以选择不同的数据生成方法,比如随机生成或者使用已知的数据集。 然后,利用Matlab软件,根据所设计的通信系统结构和生成的模拟数据,进行仿真实验。具体来说,需要使用Matlab中的相关工具箱和函数,分别实现MIMO信号传输和OFDM调制、解调过程。同时,还需要考虑信道的影响,例如添加噪声或者模拟多径衰落等。 通过对仿真实验结果的观察和分析,可以评估所设计的通信系统的性能,包括误码率、传输速率等指标。这样可以帮助优化和改进通信系统的设计,以提高系统的可靠性和效率。 最后,可以根据仿真结果撰写相关实验报告或论文,介绍CSDN MIMO-OFDM Matlab仿真的目的、方法和结果,以及对于未来研究和应用的展望和建议。 综上所述,CSDN MIMO-OFDM Matlab仿真是一种基于Matlab软件的仿真方法,用于模拟和评估MIMO-OFDM通信系统的性能。通过仿真实验,可以帮助优化通信系统的设计,提高通信系统的可靠性和效率。
### 回答1: 《MIMO-OFDM系统原理、应用及仿真》是一本介绍MIMO-OFDM系统的原理、应用以及仿真的PDF电子书。MIMO-OFDM系统是一种多天线、多信道和正交频分复用的通信系统,已广泛应用于无线通信领域。 该书首先介绍了MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)和OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)的概念和基本原理。MIMO技术利用多个天线进行信号传输和接收,可以提高系统的容量和可靠性。OFDM技术将高速数据流分成多个较低速的子载波进行传输,提高了抗干扰能力和频谱利用效率。 接着,该书详细讲解了MIMO-OFDM系统在各种应用场景下的设计和优化方法,包括无线局域网(WLAN)、移动通信(LTE、5G)以及无线局域网和移动通信系统的融合。 除了理论知识,该书还介绍了MIMO-OFDM系统的仿真方法和工具。通过仿真实验,读者可以更好地理解和掌握这一通信技术。书中提供了一些常用的仿真软件和工具,如MATLAB和NS-3,并给出了示例代码和仿真结果分析。 总体而言,这本PDF书籍详细介绍了MIMO-OFDM系统的原理、应用和仿真方法,对于学习和研究无线通信技术的人员来说是一本重要的参考书。无论是从理论还是实践的角度,该书都能帮助读者深入了解和掌握这一领域的知识。 ### 回答2: 《MIMO-OFDM系统原理、应用及仿真》是一本关于多输入多输出-正交频分复用系统的原理和应用的PDF资料。MIMO-OFDM系统是一种当前无线通信领域中广泛应用的技术,其结合了多天线技术和正交频分复用技术,能够显著提高无线通信系统的容量和可靠性。 这本PDF资料首先介绍了MIMO和OFDM的基本原理和工作方式。MIMO技术利用多个天线进行并行传输和接收,通过空间分集和空时编码技术提高系统速率和抗干扰能力。而OFDM技术将带宽分成多个窄带子载波,将频域传输转换为并行的时域传输,提高频谱利用率和抗多径衰落能力。 随后,资料详细介绍了MIMO-OFDM系统在各种通信应用中的应用。MIMO-OFDM系统已被广泛应用于无线通信领域,包括移动通信、无线宽带接入、无线局域网等。资料列举了这些应用中MIMO-OFDM系统的实际应用案例,并分析了其优势和挑战。 最后,资料提供了MIMO-OFDM系统的仿真实验。通过使用MATLAB等仿真工具,可以对MIMO-OFDM系统进行性能分析和优化。资料给出了仿真实验的步骤和参数设置,供读者学习和实践。 综上所述,《MIMO-OFDM系统原理、应用及仿真》PDF是一本全面介绍MIMO-OFDM系统的原理、应用和仿真的资料,适合对该领域感兴趣的读者学习和研究。通过学习这本资料,读者可以了解MIMO-OFDM系统的基本原理和工作方式,了解其在各种通信应用中的应用案例,并通过仿真实验进一步深入研究和优化该系统。
MIMO-OFDM是一种多输入多输出正交频分复用系统,结合了MIMO(多输入多输出)和OFDM(正交频分复用)两种技术,能够提高无线通信系统的容量和性能。下面是一个简单的MIMO-OFDM的MATLAB仿真代码: matlab % 初始化参数 clc; clear all; Nt = 4; % 发送天线数量 Nr = 4; % 接收天线数量 N = 64; % 子载波数量 M = 16; % 星座图点数 SNR_dB = 10; % 信噪比(dB) SNR = 10^(SNR_dB/10); % 信噪比转换为线性比 % 生成发送信号矩阵 x = randi([0 M-1], N, Nt); % 星座图映射 x_mod = qammod(x, M); % OFDM调制 tx_signal = zeros(N, Nt); for i = 1:Nt tx_signal(:,i) = sqrt(N)*ifft(x_mod(:,i)); end % 信道传输 H = (randn(Nr, Nt) + 1i*randn(Nr, Nt))/sqrt(2); % 信道矩阵 noise = sqrt(1/(2*SNR))*(randn(N, Nr)+ 1i*randn(N, Nr)); % 高斯白噪声 rx_signal = tx_signal*H + noise; % 接收信号 % 信道估计 H_est = rx_signal/tx_signal; % OFDM解调 x_hat = zeros(N, Nt); for i = 1:Nt x_hat(:,i) = sqrt(N)*fft(rx_signal(:,i)); end % 星座图解映射 x_demod = qamdemod(x_hat, M); % 计算误码率 errors = sum(sum(x_demod ~= x)); BER = errors/(N*Nt); disp(['误码率:', num2str(BER)]); 这个代码实现了一个简单的MIMO-OFDM系统的仿真。首先生成发送信号矩阵,然后进行星座图映射和OFDM调制。接下来,生成信道矩阵和高斯白噪声,并将发送信号通过信道传输,得到接收信号。然后进行信道估计,再进行OFDM解调和星座图解映射。最后,计算误码率。 此代码仅为简化实现,实际的MIMO-OFDM系统包括了许多其他功能,如功率调整、信道编码、解码等。

最新推荐

MIMO-OFDM通信系统仿真报告.docx

此款文档适合用于研究MIMO-OFDM通信系统仿真的一篇比较详细的文献报告,请需要者自行去下载! 注明:但切勿用于商业用途,违者需承担法律责任!只可进行科研交流使用!!!

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

语义Web动态搜索引擎:解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

matlabmin()

### 回答1: `min()`函数是MATLAB中的一个内置函数,用于计算矩阵或向量中的最小值。当`min()`函数接收一个向量作为输入时,它返回该向量中的最小值。例如: ``` a = [1, 2, 3, 4, 0]; min_a = min(a); % min_a = 0 ``` 当`min()`函数接收一个矩阵作为输入时,它可以按行或列计算每个元素的最小值。例如: ``` A = [1, 2, 3; 4, 0, 6; 7, 8, 9]; min_A_row = min(A, [], 2); % min_A_row = [1;0;7] min_A_col = min(A, [],

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�

os.listdir()

### 回答1: os.listdir() 是一个 Python 函数,用于列出指定目录中的所有文件和子目录的名称。它需要一个字符串参数,表示要列出其内容的目录的路径。例如,如果您想要列出当前工作目录中的文件和目录,可以使用以下代码: ``` import os dir_path = os.getcwd() # 获取当前工作目录 files = os.listdir(dir_path) # 获取当前工作目录中的所有文件和目录 for file in files: print(file) ``` 此代码将列出当前工作目录中的所有文件和目录的名称。 ### 回答2: os.l

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。

自适应学习率的矩阵近似协同过滤算法(AdaError)

首页>外文书>人文>心理励志> User Modeling,WWW 2018,2018年4月23日至27日,法741AdaError:一种自适应学习率的矩阵近似协同过滤李东升IBM中国研究院中国上海ldsli@cn.ibm.com上海复旦大学,中国lutun@fudan.edu.cn摘要朝晨IBM中国研究院中国上海cchao@cn.ibm.com李尚科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德li. colorado.edu秦律科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德www.example.comqin.lv @colorado.edu复旦大学上海,中国ninggu@fudan.edu.cnACM参考格式:HansuGuSeagateTechnology美国科罗拉多guhansu@gmail.comStephen M.朱IBM研究院-中国上海,中国schu@cn.ibm.com诸如随机梯度下降的基于梯度的学习方法被广泛用于基于矩阵近似的协同过滤算法中,以基于观察到的用户项目评级来训练推荐模型。一个主要的困难 在现有的基于梯度的学习方法中,确定适当的学习率是一个重要的问题,因为如果�

做软件工程课程设计管理系统有哪些感受与收获?

### 回答1: 做软件工程课程设计管理系统的过程中,我得到了以下感受和收获: 1. 系统开发需要有良好的规划和设计,否则会出现许多问题。我学会了如何进行系统的需求分析、设计和实现,并且理解了软件工程的重要性。 2. 团队协作是成功的关键。在项目中,我学会了如何与团队成员进行有效的沟通和协作,以便在规定的时间内完成任务并达到预期的结果。 3. 学会了如何使用一些常用的开发工具和框架,例如数据库管理系统、Web框架和前端框架等。 4. 在整个开发过程中,我也遇到了许多问题和挑战,但通过不断的努力和解决方案的探索,我学会了如何解决这些问题。 总之,做软件工程课程设计管理系统是一个非常有价